Запитання з тегом «t-test»

Для деяких вимірювань результати аналізу належним чином представлені в трансформованій шкалі. У більшості випадків, однак, бажано представити результати в оригінальній шкалі вимірювання (інакше ваша робота більш-менш нікчемна). Наприклад, у випадку даних, що перетворюються в журнал, виникає проблема з інтерпретацією у вихідній шкалі, оскільки середнє значення зареєстрованих значень не є журналом …

13 data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation 

У мене є дві вибірки ( в обох випадках). Засоби відрізняються приблизно вдвічі збільшеною стд. дев. Отримане значення становить приблизно 10. Хоча це чудово знати, що я остаточно показав, що засоби не однакові, мені здається, що він керується великим n. Дивлячись на гістограми даних, я, звичайно, не відчуваю, що такі, …

13 hypothesis-testing  t-test 

Я маю понад 3000 векторів на двовимірній сітці з приблизно рівномірним дискретним розподілом. Деякі пари векторів виконують певну умову. Примітка: умова стосується лише пар векторів, а не окремих векторів. У мене є список близько 1500 таких пар, назвемо це групою 1. Група 2 містить усі інші векторні пари. Хочу з’ясувати, …

12 statistical-significance  t-test  sample-size  spatial  distance 

Я тестую рівність засобів, використовуючи t-тест Вельча. Основний розподіл далеко не нормальний (більш хиткий, ніж приклад у відповідній дискусії тут ). Я можу отримати більше даних, але хотів би дещо принципово визначити, в якій мірі це робити. Чи є хороша евристика для оцінки оцінки прийнятності розподілу вибірки? Які відхилення від …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially constant Тоді …

12 r  t-test 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

У мене є два сильно перекошених зразка і я намагаюся використовувати завантажувальний аналіз, щоб порівняти їх засоби, використовуючи t-статистику. Яка правильна процедура зробити це? Процес, який я використовую Мене хвилює доцільність використання стандартної помилки вихідних / спостережуваних даних на останньому етапі, коли я знаю, що це нормально не поширюється. Ось …

12 hypothesis-testing  t-test  bootstrap 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Якщо ми хочемо провести парний t-тест, вимога полягає (якщо я правильно розумію), щоб середня різниця між зібраними одиницями вимірювання розподілялася нормально. У парному t-тесті це сформульовано (AFAIK) з вимогою, щоб різниця між зібраними одиницями вимірювання розподілялася нормально (навіть якщо розподіл кожної з двох порівняних груп не є нормальним). Однак у …

12 t-test  normality-assumption  assumptions 

Цікаво, які відмінності між t-тестом та ANOVA в лінійній регресії? Це t-тест, щоб перевірити, чи має будь-який з схилів і перехоплення середній нуль, а ANOVA для того, щоб перевірити, чи всі схили мають середній нуль? Це єдина різниця між ними? У простій лінійній регресії, тобто там, де існує лише одна …

12 regression  anova  t-test 

Я хочу провести двопробний Т-тест, щоб перевірити різницю між двома незалежними зразками, які кожен зразок дотримується припущень Т-тесту (кожний розподіл можна вважати незалежним і однаково розподілений як Нормальний з однаковою дисперсією) . Єдиним ускладненням від базового двопробного Т-тесту є те, що дані зважуються. Я використовую зважені засоби та стандартні відхилення, …

12 t-test 

Я намагаюся з’ясувати, яка саме різниця між -tests та z -tests.тttzzz Наскільки я можу сказати, для обох класів тестів використовується одна і та ж статистика тесту, щось із форми б^- Сseˆ( б)^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} де б наведено приклад статистики, C деяка посилання (місце розташування) постійний (яка залежить від особливостей тесту), …

12 hypothesis-testing  t-test  small-sample 

У мене є дані експерименту, коли я застосував два різних режими лікування в однакових початкових умовах, даючи ціле число від 0 до 500 у кожному випадку як результат. Я хочу використовувати парний t-тест, щоб визначити, чи суттєво відрізняються ефекти, отримані двома методами лікування. Результати для кожної групи лікування зазвичай розподіляються, …

12 t-test  normality-assumption 

Я роблю множинні лінійні регресії. У мене 21 спостереження та 5 змінних. Моя мета - просто знайти співвідношення між змінними Чи виставлено моїх даних для багаторазової регресії? Результат t-тесту показав, що 3 моїх змінних не є істотними. Чи потрібно мені знову робити регресію зі значущими змінними (або моєї першої регресії …

12 regression  t-test  multiple-regression 

У мене розподіл зарплат і я хочу порівняти різницю в засобах для чоловіків і жінок. Я знаю, що є студентський тест для порівняння двох засобів, але після того, як запропонував ANOVA, я отримав певну критику, сказавши, що ANOVA - це порівняння більш ніж двох засобів. Що (якщо що-небудь) не так …

11 hypothesis-testing  anova  t-test